Modelação Preditiva

Como funciona a modelação preditiva

A ideia central da modelação preditiva é criar uma representação matemática ou computacional (um modelo) de um processo do mundo real para fazer previsões. Embora as especificidades variem muito consoante o problema e os dados, o processo envolve geralmente várias etapas fundamentais:

1. Recolha e preparação de dados: A recolha de dados históricos relevantes é o primeiro passo. Estes dados são depois submetidos a um pré-processamento, que inclui a limpeza dos dados, o tratamento dos valores em falta, a normalização para dimensionar os dados de forma adequada e a engenharia de caraterísticas para criar variáveis de entrada significativas para o modelo. A recolha e anotação de dados de alta qualidade são cruciais.
2. Seleção do modelo: A escolha do algoritmo certo depende da natureza da tarefa de previsão (por exemplo, prever uma categoria vs. um valor contínuo) e das caraterísticas dos dados. Os tipos de modelos comuns incluem Regressão Linear e Regressão Logística para tarefas mais simples, Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias e métodos mais complexos, como modelos de Aprendizagem Profunda (DL), como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) ou Redes Neurais Recorrentes (RNNs).
3. Treino do modelo: O modelo selecionado é treinado utilizando os dados históricos preparados(dados de treino). O modelo aprende padrões ajustando os seus parâmetros internos(pesos do modelo) para minimizar a diferença entre as suas previsões e os resultados reais nos dados de treino, muitas vezes guiado por uma função de perda. Seguir as dicas para o treinamento do modelo pode melhorar significativamente os resultados. O ajuste dos hiperparâmetros é muitas vezes necessário para otimizar o desempenho.
4. Avaliação do modelo: A capacidade do modelo de generalizar para dados novos e não vistos é avaliada utilizando dados de validação e dados de teste separados. O desempenho é medido através de métricas relevantes para a tarefa, como a exatidão, a precisão, a recuperação ou a pontuação F1. As técnicas de validação cruzada podem fornecer uma avaliação mais robusta.
5. Implementação do modelo: Uma vez validado, o modelo é implementado para fazer previsões sobre novos dados do mundo real. Isto pode envolver a sua integração em aplicações de software, painéis de controlo ou sistemas operacionais. Existem várias opções de implementação de modelos, e seguir as melhores práticas para a implementação de modelos garante fiabilidade e eficiência.

Aplicações no mundo real

A modelação preditiva proporciona uma previsão valiosa, permitindo estratégias proactivas e a otimização de recursos em diversos domínios. Eis dois exemplos concretos:

1. Previsão da procura no retalho: Os retalhistas utilizam a modelação preditiva para prever a procura de produtos. Ao analisar dados históricos de vendas, sazonalidade, eventos promocionais e até factores externos, como o clima ou indicadores económicos, os modelos podem prever volumes de vendas futuros. Isto ajuda a otimizar os níveis de inventário, reduzindo as rupturas de stock e o excesso de stock, levando a uma maior eficiência do retalho com IA e a uma maior rentabilidade. Técnicas como a análise de séries cronológicas são comuns neste domínio.
2. Estratificação do risco do paciente nos cuidados de saúde: Na IA nos cuidados de saúde, os modelos preditivos analisam os dados dos pacientes (dados demográficos, historial médico, resultados laboratoriais, factores de estilo de vida) para identificar indivíduos com elevado risco de desenvolver determinadas doenças (como diabetes ou doenças cardíacas) ou de sofrer eventos adversos (como readmissão hospitalar). Isto permite que os prestadores de cuidados de saúde intervenham proactivamente com medidas preventivas ou planos de tratamento personalizados, melhorando os resultados dos doentes e gerindo os recursos de forma mais eficaz.

Outras utilizações significativas da análise preditiva incluem a manutenção preditiva na indústria transformadora, a pontuação de crédito em IA nas finanças, a previsão da rotatividade de clientes nas telecomunicações e até a previsão de padrões de tráfego utilizando dados de sistemas de visão por computador (CV) que efectuam o seguimento de objectos com modelos como Ultralytics YOLO11.

Modelação Preditiva vs. Conceitos Relacionados

Embora esteja relacionada com outras técnicas analíticas, a modelação preditiva tem um objetivo distinto na previsão de resultados futuros. É útil distingui-la de:

• Análise descritiva: Analisa dados históricos para resumir o que aconteceu (por exemplo, calcular a média de vendas no último trimestre). Fornece informações sobre o passado, mas não faz previsões. Explora diferentes tipos de análise.
• Análise de diagnóstico: Concentra-se em entender por que algo aconteceu, examinando dados anteriores (por exemplo, investigar por que as vendas caíram em uma região específica). Vê esta definição de Análise de diagnóstico.
• Análise prescritiva: Vai além da previsão para recomendar acções para alcançar os resultados desejados (por exemplo, sugerir estratégias de preços óptimas para maximizar o lucro). Usa frequentemente o resultado de modelos preditivos. Vê esta definição de Análise prescritiva.

A modelação preditiva utiliza frequentemente técnicas de aprendizagem supervisionada, em que o modelo aprende a partir de dados históricos rotulados (dados em que o resultado já é conhecido).

Ferramentas e plataformas

O desenvolvimento e a implantação de modelos preditivos geralmente envolvem o uso de bibliotecas e plataformas de software especializadas. Bibliotecas populares de aprendizagem automática, como o Scikit-learn, e estruturas de aprendizagem profunda, como o PyTorch e TensorFlowfornecem os blocos de construção para muitos modelos preditivos. Plataformas como o Kaggle oferecem conjuntos de dados e ambientes para experimentação. Para gerir o ciclo de vida de ponta a ponta, plataformas como o Ultralytics HUB fornecem ferramentas para treinar, gerir conjuntos de dados, acompanhar experiências e implementar modelos, incluindo Ultralytics YOLO que, embora utilizados principalmente para tarefas de visão, podem gerar dados que alimentam sistemas de previsão mais amplos. Recursos como Machine Learning Mastery e Towards Data Science oferecem mais oportunidades de aprendizagem.

Compreender a modelação preditiva é crucial para tirar partido dos dados de forma eficaz para antecipar tendências futuras e tomar decisões proactivas e baseadas em dados.